小泉環境相が、千葉に行った（＠＿＠！）さすがです！

そっか、ごみ問題で、環境省にも関係あるんですね！
気が付かなかった。
たしかにすごいゴミだよね（家ごと壊すとかもあるわけだから・・・）

小泉環境相 南房総市を視察 災害ごみ「総量相当なもの」
https://www.msn.com/ja-jp/news/national/小泉環境相-南房総市を視察-災害ごみ「総量相当なもの」/ar-AAHmXrG

今なら、市川市長のテスラ公用車は支持されたかも？

停電のときは、むしろ電気自動車のほうが便利かも？
電気が通っているところで夜中充電して、
昼間、情報を知らせるための広報車として、停電地域に走って行って、ついでに車から充電したり、
車に蓄電池積んで、家庭とか公民館とかに配ったりとかできるから・・

ってことで、今なら、市川市長のテスラ公用車

テスラEV契約解除でも「政策判断正しかった」と市川市長
https://mainichi.jp/articles/20190906/k00/00m/040/043000c

は支持されたかも？

うん？でも、市長の公用車で市長自らが停電の地区に

「蓄電池を届けに参りました」とか言ったら、選挙に有利に働くから、だめ！
とか、市議会ならいいそう？・・・
（政策としては、たしかにあっていたかも・・）

Ｐ／Ｓ　もっとも、停電中に選挙やるなんて、そんな市ないって！と思ったら、

こんな時にやるのか・投票できない…停電の君津、あす市議選告示
https://www.yomiuri.co.jp/election/local/20190914-OYT1T50145/

あったよ（０＿０！）
マジか、選挙するのか、
選挙カーで、水や電池を届ける・・・と選挙違反になるのかなあ？
っていう前に、市役所の職員は、大丈夫か？

「小泉さんが、なぜ福島に行って、千葉にいかないか？」→9/16訂正、小泉環境相、千葉を訪問！

同じ東電の問題だし、防災の大臣じゃなかったっけ？

だけど、小泉環境大臣は福島には行って

小泉環境相、福島で前任者の処理水放出発言を陳謝
https://www.yomiuri.co.jp/politics/20190912-OYT1T50254/

千葉が困ってても、なんで千葉に行かないんだろう・・・
9月１６日訂正：千葉に行きました！えらいです。

と思って調べて気付いた！

小泉進次郎環境大臣・原子力防災担当大臣
https://jcc.jp/news/15123304/

あ、ただの防災大臣ではなく、「原子力」が防災に係るんだ、たぶん。

つまり、原子力関連の防災＝福島であって、
千葉の停電は確かに原子力とは関係ないもんねえ～

理解理解、納得納得、日本語は難しい・・・（＾＾；）

Ｐ．Ｓ　じゃ、防災って誰がやるんだ？とおもったら、防災担当大臣は別にいました（＾＾；）
武田良太 内閣府特命担当大臣（防災）だそうです。

・・・ややこしやあ～

元ＳＭＡＰの「新しい地図」の新曲を作ったＳＡＳＵＫＥについてやってたＴＶ番組

NHKの「ワンルームミュージック」があまりにも衝撃的だったので、メモメモ

ＭＣ：ヒャダイン（前山田健一として出演）、岡崎体育

ＤＴＭ：ビリーアイリッシュからのインタビュー

諭吉佳作/men：でんぱ組inc.の新曲を作曲
手が三本ないとできない曲

Mega Shinnosuke　私立恵比寿中学に楽曲提供

新しい地図の新曲：ＳＡＳＵＫＥ


音楽の発表の場所
　eggs
Sound cloud
nana スマホ音楽アプリ：投稿＆コラボできる　


眉村ちあき
→弾き語りトラックメーカーアイドル
　ipadで曲が作れる：GarageBand（ガレージバンド）
　楽譜読めない。遊び感覚で音楽→音大受験なら許されないよね！
　関節の中に歌詞がはいるかどうかがたいせつ

まるさんの音楽制作
　GarageBand

※このあと音楽づくり
使ったソフト、見そびれたんだけど、
２人とも同じソフトを使っているって言ってたから、Cubase？
　

次は香港！（２度あることは３度あるなら）

電車に乗っていたら若い女性と中年の男性の会話が耳に入った。
「次は、香港！急成長するはずなので、今のうちに種をまいておきたい・・・」

え、まじっすか！香港っすか！

・・・と、思って気付いた。

歴史には、こんな性質があるらしい

・まず、政治運動が起こって、これが劇的に終わる
・その後政治の世界が終わり、経済が急成長する
・ある日突然、その成長がとまり、まさかの坂を転げ落ちる

例１：日本
・６０年代安保闘争で、政治運動がおこり、これが岸内閣の総辞職で終わる
・つぎに、高度経済成長がおこり、経済が急成長する
・オイルショックで、急激に終わる

例２：中国
・天安門事件で、政治運動が起こり、これが戦車が出てきて終わる
・その後、９０年代、２０００年代にかけて、中国は急成長していく
・たぶん、トランプさんで、急激に終わるだろう


・・で、二度あることは三度ある！

なので、香港
・今回、政治運動が起こり、たぶんごれが、何かの形で終わる。
￥終わった後は・・・急成長！

・・・次は、香港！！

自販機で飲み物が買えない件・・・台風に関係あるの？

会社が神奈川県にあるんだけど・・・
なぜか、今週、つまり台風が来てから、（すくなくとも昨日まで）
飲み物の自動販売機が使えない

戸塚駅も、ペットボトル、小さいのは帰るんだけど、５００ｍｌはＸ
（ＮｅｗＤａｙｓでは買える。自販機がＸ）

なぜなんだろう？

台風のせい？

きょうは、どうかな？

P.S　買えた。自販機再開してた！

最小分散ポートフォリオを聞いてきたはずなのだが・・・

よくわかっていない。

９月１１日に行ってきた、
Pythonで学ぶ金融工学・数理ファイナンス入門ハンズオン #2 【デリバティブの価格付け編】
https://liberal-arts-beginners.connpass.com/event/145297/
の内容のメモ

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数理ファイナンス
・市場を相手にする
・経済学：効用関数、統計
　→宇宙工学の人が転職してきて、物理の話を入れる
　　ノーベル賞をとる：ブラックショールズ方程式（ショールズがとった）

数理ファイナンス：テクニカルターム、デリバティブの価格を決める

・最小分散ポートフォリオ、ポートフォリオのつけ方

・金利：eが出てくる
　複利：雪だるま式
　lim(1+1/n)^n = e
　→1/nと^n ここのｎを逆数になる関係にすれば、eに収束する

　P * (1+1/n * rn)^nT=1
　連続複利　Ｐ * e^r∞T=1
　→eがでてきたら、金利

デリバティブのプライス
リスク

・最小分散ポートフォリオ
　ポートフォリオ→資産一覧表

　分散：
　　さや取りはないという仮定
　　→ローリスク　ローリターン、ハイリスク　ハイリターン
　　　　→ポートフォリオ価値で考える　分散を最小に

　Ｗ（０）・・・時刻０で手元にある資金
　　→Ｎ個の資産に分けるXn(0) (n=1…N)
　dn：配当、利子
　　→２期間しかない

　リターンRn=(Xn(1)+dn-Xn(0))/Xn(0)

　収益率：よくわからない→確率→期待値と分散がある

　共分散Cov[Rm,Rn]＝σmn
Ｒ＝
　Ｗ(0)=∑AnXn(0)
　Ｗ(1)=∑An(Xn(1)+dn)
　a=[a1 a2 ・・・an]Tをポートフォリオということも

　Rp=(W(1)-W(0))/W(0)=∑(an-Xn(0))/W(0) * Rn　＝∑ WnRn

　どういう比率で投資するかが大事
　E[Rp]=E[∑WnRn]
　　　= ∑Wn E[Rn]=∑Wnμn＝WTμ

今Var[Rp]=wT∑w：これを最小にしたい→マークビッツの基準

問題
　min Var[Rp]=wT∑w：
Sub ject to wTμ=μp wtι=1
ι：単位ベクトル
　→二次計画問題　
　　ただし今回は解析解がある（ラグランジュの未定定数法でとく）
　　Ｗが正だと解ける

これで作られたポートフォリオを最小分散ポートフォリオという
　μｐ　
　σｐ＾２＝Ｃ／Ｄ　＊（μｐ－　Ａ／Ｃ）＾２＋　１／Ｃ
　μｐの２次関数になっている
　　→効率的フロンティア

■ハンズオン
・CVXPY 二次計画問題を解くためのパッケージ
・Ｗが０以上という前提を置いてしまうと、解析解がない


デリバティブ
・複製
事象Ω＝｛Ｗ１，Ｗ２｝があり、Ｗ１が起こる確率をｐとする（Ｗ２が起こる確率１－ｐ）

　Ｗ１＝Ｓ１（ｗ１）－Ｋ　→　得の関数　ここでＳ１（ｗ１）→Ｗ１の価格　Ｋ　行使価格
　Ｗ０＝Ｓ０（ｗ０）＜Ｋ　→　行使しない

このとき、無裁定さら
　Ｓ１（ｗ２）＜Ｓ０＜Ｓ１（ｗ１）

でこれが起こるときの便宜上の確率測度Ｑをリスク中立測度（数学的には同値マルチンゲール測度）という。

無裁定なら、同値マルチンゲール測度が存在する→第一基本定理
３項モデルだと、　→第二基本定理

ブラックショールズのμとσを定数としたとき、これをきめること：キャリブレーション

「AIプロダクト品質保証ガイドライン」のありか

QA4AIというところが、「AIプロダクト品質保証ガイドライン」を出しているみたい。

AIプロダクト品質保証ガイドライン
http://www.qa4ai.jp/download/

ということをこの記事で知った

AI製品の品質保証はどうする、日本初のガイドラインで品質と開発速度を両立せよ (1/3)
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1905/27/news040.html

この記事を知ったのはＦａｃｅｂｏｏｋで「AIプロダクト品質保証コンソーシアム」をおすすめしてもらったからなんだけど・・

AIプロダクト品質保証コンソーシアム
https://www.facebook.com/qa4ai/

BERT・XLNet・RoBERTaのについて聞いてきたはず・・・

だけど、いまいち理解していない。理解していないものの
９月９日に
BERT・XLNet・RoBERTaの論文の解説と簡易ハンズオンを行うセミナー
https://ml-for-experts.connpass.com/event/145179/
を聞いてきたのでメモメモ（途中ちゃんと取れてないけど）

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ゼロからつくるDeepLearning2

オートエンコーダー系BERT,Transformer-XLとオートリグレッシブ系XLNet,RoBERTa

１章

・ＢｏＷとＷｏｒｄ２Ｖｅｃ
　単語が出現したか→カウントする
　　問題：スパースになってしまう→形式を変える（scipy すぱーす）

　局所表現と分散表現
　　局所表現：単語をＩＤで表現
　　分散表現：いくつかの特徴で表現→パラメータの数が減らせる

　分散表現にすること＝エンベディング→座標空間に埋め込む

　Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ(2013)：ワードからベクトルにというタスクを指している。

・言語モデルとＮＬＭ
　言語モデル：確率過程
　　同時確率を計算すると爆発してしまう→回避　ファクタライズ

　ＮＬＭ：にゅーらるねっとわーくを言語モデルで
　　→マルコフ性

・Seq2Seq(2014)


２章
・とらんすふぉーまー
　アテンション：記憶ネットワークとアテンション
　→attention is all you need
　
・XLNet Autoreqressive Pretraining
　ＮＬＵ：言語理解にフォーカスを変えている

・系列系のモデリング：後ろに戻らない

・Pre-trainingとfine tuning(転移学習）

・ＧＬＵＥ,squad dataset,Race dataset

・ＢＥＲＴの学習方法
　２つある
　Masked LM：単語をマスキング→穴埋めしていく
　Next sentens Prediction(NSP) ＡとＢがつながっている文？

・トランスフォーマー
　固定長

・教師なし学習(unsupervised learning)：
Ｗｉｋｉｐｅｄｉａなど：Pre-training
　　→手作業で教師を与えていなければ、教師なし学習
　　　（強化学習が教師なしになるのと同じ）
　　　
・教師あり学習：fine tuning：評価用

・BART Large

ソースをみる
・logit,lossと出てきたら、これ本体っぽい。
・modeling.BertModelとかきたら、importしてる

潜在的ディリクレ配分 (LDA)聞いてきた！

９月７日

潜在的ディリクレ配分 (LDA) の概論とハンズオンセミナー
https://liberal-arts-beginners.connpass.com/event/144610/

に行ってきて、ＬＤＡについて聞いてきたのでメモメモ

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Latent Dirichlet Allocation
潜在的ディリクレ配分
　潜在的(latent)
　配分(Allocation）

・自己紹介
　ＬＤＡ
　「トピックモデルによる統計的潜在的意味解析」奥村先生

　統計的潜在意味解析：言葉の持つ意味を定性的に
　　アプローチ方法：ぷんぷ仮説（はりすさん　１９５４）
　　単語の意味は、その単語の周囲に出現する単語によって決まる
　　→単語の共起に着目する

ＬＤＡ
　共起による潜在意味解析

文書集合がデータセット（自然言語処理の入力）
　Ｄｏｃ１、Ｄｉｃ２、・・・

潜在的な
　データによって現れる意味のカテゴリが変化する
潜在的意味のカテゴリを潜在トピックという
　ＬＤＡはこの潜在トピックを抽出することは目的の１つ
　→潜在変数として扱う

ＬＤＡのモデル：確率分布
ディリクレ分布
多項分布
→ディリクレ分布は多項分布の共役事前分布

Ｄｉｒ（μ｜α）　Ｋ次元のベクトルを入力に取る
μ、α　∈　Ｒ^k
Γ：gammma

定義
　単語の種類　Ｖ
　トピック数　Ｋ
　出現確率φkv
　文書ｄのi番目の単語W_di

コーパス：文書の集まり
分けた位
形態素解析（morphological analysis）：トピック抽出
　　→名詞だけ：固有名詞を除く（NNとNNSだけ対象）

■はんずおん
import inflection
→複数形などをよしなにしてくれる
なので、エラーが出たら

pip install inflection


テスト用、訓練用に分ける
らんだむ
train=[:分けたいすう]
test=[分けたいすう：]

各要素のリストが文書になる
　リストの要素は？＝（ＩＤ，その文書での出現頻度）
→ＩＤ振られているのは１回以上出てくる単語

LookupError:
Resource punkt not found.
Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:
がでる

python -c "import nltk; nltk.download()"

を実行
（ https://qiita.com/ldap2017/items/158a9aa5ec330e907197 ）

ModuleNotFoundError: No module named 'gensim'
がでる
pip install gensim

モデルの評価方法
lda.bound
lda.log_perplexity　；対数尤度の下界を返す→大きい値のほうが良い
1文書当たりでみる

hdpmodel トピック数をだしてくれる
（ノンパラメトリック　ベイジアン　インファレンスの一種）

■ＬＤＡの公式ドキュメント
https://radimrehurek.com/gensim/models/ldamodel.html

sklearnに
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroup
というデータがある。

ＰＬＳＡ
probablistic latent semantic Analysis
単語の係り受けに着目している

人形があなたを祝う、肝臓検査

日本をよく知らない外国人が作ったホラーゲームでしきりに「肝臓検査」の単語が出てきてなんだろ？と思ってたけどよく考えたらわかった
https://togetter.com/li/1399639

リクナビの顛末を見ると、結局ビッグデータって

無理だよね・・・
データは売買できないってことでしょ。
自社で集めたデータだけだと、限りがあるよね・・

事業再生の世界に入門してきた

９月５日、「90分でわかる事業再生の世界」を聞いてきたのでメモ

---

・自己紹介

アジェンダ
・事業再生にかかわる診断士の１日
・事業再生支援の流れと中小企業診断士の役割
・事業デューデリジェンスの勘所
・事業再生計画策定のぽインチ
・診断士に期待される役割と必要なマインド及びスキルノウハウ

事業承継が話題だけど、事業再生はなくならない
・地方では事業再生必要→景気の変動

事業再生にかかわる診断士の１週間
・支援を並行に行う
・時間との戦い→働き方改革の逆

中小企業再生支援協議会
・各都道府県に１か所、国の機関
　債権者と債務者の利害調整
　診断士は移植を受けて入り込む立場：公正中立
　→再生コンサルタントは、企業よりが多い

流れ
・事業は診断士、財務が会計士が担当すること多い
　　デューデリジェンス：２か月から３か月
　　　　内部環境分析
　　　　外部環境分析
　　　　　経営組織分析
　　　　　ビジネスモデル分析
　　　　　内部データ分析
　　　　　業務プロセス分析
　　→窮境要因の特定

　　アクションプラン：４か月～６か月目
　　　→事業計画へ

　　※間違った形：逆算していく→実現可能性はない
　　　ストレッチして埋めていく→それができない
　　　営業利益までを診断士が作り、そのあとを会計士が作る

　　調整・合意

　あくまで金融機関：全行合意

まとめると、　ＤＤ→計画策定→金融調整の３つ

ＤＤ
　事前準備

　キックオフバンクミーティング

　ディーデリジェンス

　バンクミーティング

計画策定
　事業再生計画策定支援
　　１から１０までダメと言っては再生できない
　　ＰＬ改善
　再生協内調整
　メインバンク調整
　バンクミーティング

金融調整
　金融調整：基本的には、ここでＰＬいじらない
　返済利息、出資、設備投資の調整
　バンクミーティング
　合意取り付け
　バンクミーティング：最終合意

半年から１年、１年半、２年半かかりことも

粘り強い人、めげない人でないと無理。

主な事業再生支援の発注元
・中小企業再生支援協議会など行政機関
金融機関
事業再生支援コンサルティングファーム
事業再生支援をやっている診断士、公認会計士
→ネットワークの中で

業種に特化した診断士は少ない

デューデリジェンス
・事前調査・依頼資料収集
　　依頼資料収集：あつめるのは、意外と難しい（ない）
　　経営者との信頼関係づくりが大切
・インタビュー・実査
　　いろんなレイヤーの人を聞く
　　経営者の言ってることはいい加減
・分析
・窮境要因への特定
　　ここがずれると、再生できない
・今後の方針

資料収集

インタビューの勘所
　組織図から対象者を選定
　隔離された部屋：話し声が聞こえないこと
　経営改善→事業再生といわない
　レコーダーとＰＣ：ことわって
　一般の人に聞かれるとまずい：風評たつと

内部環境分析
　経営・組織分析
　　続いてきた要因→強味
　ビジネスモデル分析
　内部データ分析
　業務プロセス分析：業務フローを明らかにする

経営・組織分析
　経営理念
　経営戦略：
　　沿革→背景に経営戦略
　　代表者はだれか？

決算書分析：１０期やる

内部データ分析
　部門別

窮境要因
　脅威、弱み→インパクトの大きいのは？３～５つ
　　→はずすと、目も当てられなくなる

　売上不足・経費過大→ＥＢＩＴＤＡ過小→有利子負債過剰→設備投資不可→競争力低下→

内部環境中心

窮境要因の除去の方策が再生の大きな方針となる（経営戦略レベル）

具体的施策
　経営
　売上
　経費
　設備投資

売上分析は重要：インパクトの大きいＫＰＩを探して深堀

原価：製造原価計算

人件費：増えた要因はどこ？

その他販管費

業務プロセス分析：業種ごとに違う
　　基本：現場

報酬ってどれくらい？
　国の機関は１日たんか５万　１社１５０万→６か月かかるとすると、１つき１５０÷６
　地域計画再生機構ＲＥＶＩＣは、いま再生やってない：大企業向きなので大変
　経営改善支援センター：合意しないとお金もらえない
→再生で儲けよう！というひとは向かない

事業再生計画策定支援
・アクションプラン策定
・設備投資計画
・ＰＬ計画策定
・財務三表（会計士）
・事業再生計画
・同意実行支援

アクションプランのポイント
・ガバナンス強化
・売り上げ増加
　→売り上げを上げざるを得ない中小企業が多い（経費を削るより）
　　ＳＴＰ→４Ｐ　売り物がだめになっていること多い
・原価削減策
・人件費削減策
　→人を切るのは織り込みにくい：回らなくなる

→ＰＬ表へ


事業再生計画書
・経営責任を取る

診断士に期待される役割と必要なマインド・スキルノウハウ
心構え
・社長に対するリスペクト、毅然とした態度
・事業再生：関係者多い。会計士、弁護士との協業
・診断士としての矜恃。筋の通ったコンサルティング
・論理的思考力と仮説検証→迅速かつ効果的なコンサルティング
　感情的になると、向こうも感情的になる：乱れない・頭にきてもそういう顔をしない
　　→よくあります

診断士に期待されること
・社長の意識改革：いままでの意識でやってるからダメ
　社長と接する時間が長いのは診断士
・幹部とのコミュニケーション、巻き込む力
・持続的な事業継続
・売り上げのキードライバーの明確化

質疑応答
・受けられない案件：民民は受けない

・実行面のフォローは？
　今日は計画策定。このあと実行支援がある
　案件によってちがう：金融機関から、実行支援多くなっている
　　民民で、経営会議、営業会議、部門長会議
　　現場に入り込むことも、役員になることも
　　ターンアラウンドマネージャー
　→支援してくれ！というパターンは増えている

・償却
　引き当て範囲：引き当て以上は難しい
　→引き当ててなくてもめることも（信金とか）

【用語】
ターンアラウンドマネージャー
：債権カットするとき経営者変える、
　そのあと経営者を送り込むけど、その人のこと

バンクミーティング：債権者会議。楽しい会議ではない

型の理論に入門しそこねた・・・

９月３日に
マルレク・サブゼミ「型の理論入門」
https://type-theory.peatix.com/

に行ったことは行ったんだけど、
会場が理科室みたいなかんじで、椅子に背もたれがなくて
（理科室みたいな椅子）、なんかつらかったのと、

話を聞いてても、ときめかなかったので、
丸山先生には申し訳ないけど、
ありがとうと感謝して、後半のゼミを断捨離してきた
（つまり、ぶっちした）ので、

前半だけ、メモメモ

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カントール没後１００年

●カントールの集合論
カントール
・順序数
　無限の順序数ω、
　ω　　　１，２，３・・・
　ｗ＋１　１，２，３・・・ω
　ｗ＋ｗ
　　：　
　ｗのｗ乗
→でも、加算回で、特定のページにたどり着く
ε０（いぷしろんぜろ）→べき乗についてのＦＩＸ　ＰＯＩＮＴ
　カントール　のーまる　フォーム

　ゲンツェン
　　数論の無矛盾性証明：ペアノ数論の無矛盾性を証明
　　→ソビエトの収容所で亡くなる

・無限集合の要素の個数
　数えることとは切り離して、個数が存在する
　無限集合の場合：１対１が対応つく場合
　無限の場合：部分は全体と同じ数の要素を持つ
　　　→ユークリッド幾何学
　自然数と有理数全体とは一対一に対応する
　→ゲーデル：１つの自然数に対応付けられる
　対角線論法

・カントールが証明できなかったこと：連続体仮設
　加算無限集合の濃度をℵ₀（あれふぜろ）とよぶ
　連続体仮設
　一般連続体仮設
　→ヒルベルトの２３の問題の１番目

・矛盾
　カントールの集合概念
　Fregeの定式化(Comprehension Axiom)
　ある述語φについてφ（ｘ）が成り立つすべての要素Ｘを集めた集合Ｙ
→ラッセルの逆理
　自己参照的な定義、非述語的な定義が問題

・集合論の矛盾
　ラッセルの型の理論
　ＰがなりたたないことをすべてのＸについて成り立つならば（対偶）
　　Ｐが成り立つあるＸが存在する？？
　→　直観主義、構成主義
　→　ヒルベルト・プログラムと「有限の立場」
　有限の立場で数学の証明

証明
・ゲーテルの不完全性定理

　照明も半焼もできない命題が存在する
　体系の無矛盾性はその体系の中で証明できない
・計算とは何か、証明とは何か？
　　ゲーデルの機能関数論
　　チャーチのラムダ・カリキュラス
　　チューリングのチューリングマシン
　→同値
　チャーチチューリングのテーゼ：複雑性理論の第一世代
　　→証明できない
　証明可能性と計算可能性の同一性の認識→コンピューターはまだ存在しない


非カントール
　ゲーデル：連続体仮説と
　コーエン　連続体仮説と集合論の独立性

カテゴリー論
　集合論をＳＥＴで集合のカテゴリーＰをとってくる
　変異集合

新しい型の理論
　カーリーハスケル（カリーハワードのカリーと、ハスケル
は同一人物）
　カリーハワード対応 Lisp λ計算する
　型付きラムダ計算
　ハワードによる発展：論理式はラムダ計算の型とみなすことができる
　　ｐが命題Ｐの証明であることをｐ：Ｐ
　　ｐは型Ｐの要素である　ｐ：Ｐ
　→ＰＡＴ Propositions as Types Proof as Terms
　→Coq

従来型

Martin-Lofの型の論理
Dependent Type
　
Dependent Type と Polymorphism
Infuctive Type（帰納的型）

Martin-Lof→ML,Haskell
Curry-Howard　Coq,Agda

Univalent Foundation
　voevodsky
　新しい型の理論ＨｏＴＴ
　　a:A
１．集合論：Ａは集合、aは要素
２．構成論：Ａは問題、aは解決
３．ＰＡＴ：Ａは命題、aは証明
４．HoTT　：Ａは空間、aは点

Univalent Axiom
　統価原理
　ライプニッツの原理
　
UniMath

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ちなみに、私は「ドラゴンボール見るから」という理由で
ゼミをぶっちちたことがあります。

アグネスといったら、誰思い浮かべます？チャン、ラム？？

は時代遅れで、今はチョウ（周庭）らしいよ！

雨傘運動元リーダー「あまりに遅い」 香港・改正案撤回

ちなみに周庭さんって、民主の女神（ないしは学民の女神）って言われている人。